亚马逊关于自己的算法以及各方的配比一直都是秘而不宣的状态,其中就包括让大家又爱又恨的review权重。
一:亚马逊reviewer的标签属性对于review权重的影响
而其中有一些reviewer的评论则会对review的权重有较大的影响。
01.一次性评论者(One-Hit Wonders)
顾名思义,就是买家账号只评论了某个产品,而无其他产品。如果某个产品有过多的一次性评论者参评,则表明可能有操控评论的嫌疑。
02.被删过评的用户(Take-Back Reviewers)
这些评论者可能是因为评论内容违反了服务条款而被亚马逊删除或是因为评论者以前曾被抓到操纵评论,而导致被标记Take-Back Reviewer。
当然还有一些原因会导致评论被删除:
1. 买家自己想删除。
2. 卖家联系到买家要求删除评论(通常为负面评论)。
3. Amazon认为其违反了规则,也可能会删除评论(通常是正面评论)。
4. 发布评论后,平台审核导致删除。例如,在亚马逊更新评论政策后,许多现有的诱导性评论被删除。
03.一天评论买家(Single-Day Reviewers)
在一天内发布了所有产品评论的买家而被标记为一天评论买家。这些买家的账号存在疑问是因为他们没有像大多数人那样“正常留评”,但也不排除心血来潮。
04.大量重复短语(Substantial repeated phrases)
如果使用重复短语的评论数量较多,则可能被怀疑该评论不是自然创建的。但是,如果有几位买家完全逐字地写了相同的营销语言或者主观性的词,则被亚马逊判为操控评论的几率就大大增加了!
05.过度参与的群组(Overrepresented participation)
此项和亚马逊的反向流量查询功能有关,如果是过度参与群组折扣活动而疯狂留评的reviewer,其评论的权重会很低很低,有时候甚至无法显示。
二:评论词数比较对于review权重的影响
亚马逊通过算法是可以发现买家操纵评论的痕迹。
首先进行每一篇评论的词数比较,进而识别出不符合常规的内容。尽管买家评论的内容不受个人偏见的影响,但通过这个算法来分析所有评论中的词语数量可以得出某些评论数组的异常情况,
例如此reviewer更习惯短评,但是突然出现了几条不符合常规的长评论,而长评论就会被“盯上”,进而通过词组的分布数量,用词的夸张程度来辨别出哪些评论内容是虚假的。
一般来说,出现评论词数偏差的原因有三种:
03、刷单。无论自己的号还是中介,都会在数据上出现问题。典型的人工评论会一次又一次使用某几个词,有的为了节省时间就写那么几个词,而这些行为在数据上都会因为异常而被亚马逊锁定
最后,报告会挑出listing中不合理的词数组,如果超出了算法的预期,那么会标记为unnatural。此外,如果listing中词数组很多,超出了合理范围,那么这个listing组的评论可信度是非常低的。
三:包含重复短语的评论对于review权重的影响
判断Review真实性的方法之一是分析LISTING中每个评论使用的短语。首先要意识到我们很难从单个评论的短语得出任何结论,但我们能汇总所有评论中的短语,然后去帮我们确认哪些评论是可能有问题的。
我们首先要找到一个listing下多个不同评论中出现3个及以上单词组成的具有实际意义的短语,例如excelled all expectances。
如果有很多评论使用某个重复短语,这些评论可能是有问题的。比如,我们经常看到买家提到某个产品的功能,这很正常,这是编写一条详细评论的必备内容。
但是,如果一群买家一字不差的完全重复使用某种营销短语或主观性语言,那么这些评论是有人为操纵的嫌疑的。
最后我想说的是,你能想到的操控review的招数亚马逊几乎都会想到,我们也在与亚马逊的相爱相杀中茁壮成长。希望大家都能天天好评,日出万单!
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